Centros y grupos de investigación

Fuente de financiamiento: Interna
Fecha de inicio: enero 2021
Duración: 12 meses
Campus: Lima Centro

Resumen

 En los últimos años un incremento constante de casos de dengue se ha observado en Lima, con las tasas de incidencia más altas en Comas, Lurigancho-Chosica y Puente Piedra. Por otra parte, en 2017 un total de 97 casos de infección por virus del zika fueron reportados en Lima, 94 de ellos de comas y 3 de El Rimac. Asimismo, desde el ingreso del virus del chikungunya se ha reportado casos en diversas regiones del Perú, incluyendo Lima. Sin embargo, hasta la fecha, no hay estudios sobre la prevención de dichas infecciones utilizando modelamiento matemático, ya que en nuestro país se utilizada el modelo de vigilancia epidemiológica clásica. Por lo tanto, se desconoce cuáles son los efectos de la temperatura ambiental y la migración humana en la dinámica de transmisión de dengue, zika y chikungunya en las localidades de Lima donde circula el vector Ae. aegypti. En ese sentido el presente proyecto tiene por objetivo explicar la dinámica del riesgo de transmisión del dengue, zika y chikungunya en las localidades de Lima donde circula el vector Ae. aegypti (área no endémica de dengue zika y chikungunya), sobre la base de los indicadores entomológicos, el efecto de la temperatura y la migración humana.  Donde se realizará un estudio modelado usando un modelo matemático compartimental con un sistema de ecuaciones diferenciales no lineales. Utilizaremos los casos confirmados de dengue que fueron reportados por la CDC-Perú y las DISAS-Lima procedentes de los distritos Comas, San Juan de Lurigancho-Chosica y Puente Piedra entre enero de 2010 y diciembre de 2019. Para el caso de chikungunya y zika los casos se incluirán a partir del 2015 y 2016, respectivamente, año en que se reportaron los primeros casos en Perú. Se utilizará el modelo de metapoblación susceptible (S), Expuesto, Infectado (I) y recuperado (R) (SEIR) para simular la dinámica de transmisión de dengue, zika y chikungunya en los tres distritos. El número reproductivo básico (R0) se determinará utilizando el método de Markov Chain Monte Carlo y se presentará utilizando la media e intervalos de confianza (IC) del 95%. El efecto de la migración humana en la dinámica de transmisión se estimará mediante la razón del número viajeros que llegan por año a Lima procedentes de las regiones con transmisión intensa de las tres infecciones en Perú entre la población residente de Lima. Para evaluar el efecto de la temperatura sobre el Ae. aegypti se utilizarán modelos mecánicos de transmisión de virus dependientes de la temperatura para Ae. aegypti.  

Equipo de Investigación

• Investigador Principal: Max Carlos Ramírez Soto
• Co-investigador: Denisse Champin Michelena
• Co-investigador externo: Elmer Alejandro Llanos Cuestas

Contacto

C20330@utp.edu.pe